实现可见光/微光、红外图像基于空间域特征灰度融合matlab代码

以下是一个基于空间域特征灰度融合的可见光/红外图像融合的 Matlab 代码示例：

% 读取可见光图像和红外图像
visible = imread('visible.jpg');
infrared = imread('infrared.jpg');

% 将图像转换为灰度图
visible = rgb2gray(visible);
infrared = rgb2gray(infrared);

% 对可见光图像和红外图像进行直方图均衡化
visible = histeq(visible);
infrared = histeq(infrared);

% 计算可见光图像和红外图像的梯度幅值和梯度方向
[visible_grad_mag, visible_grad_dir] = imgradient(visible);
[infrared_grad_mag, infrared_grad_dir] = imgradient(infrared);

% 计算空间域特征灰度融合权重
w = visible_grad_mag ./ (visible_grad_mag + infrared_grad_mag);

% 将可见光图像和红外图像按照权重进行融合
fused = w .* double(visible) + (1 - w) .* double(infrared);
fused = uint8(fused);

% 显示融合后的图像
imshow(fused);

需要注意的是，该代码仅供参考，具体的融合算法和参数需要根据实际情况进行调整。

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实现可见光/微光、红外图像灰度融合matlab代码

以下是一个简单的可见光/红外图像灰度融合的Matlab代码示例：

% 读取可见光和红外图像
visible_image = imread('visible_image.jpg');
ir_image = imread('ir_image.jpg');

% 将可见光和红外图像转换为灰度图像
visible_gray = rgb2gray(visible_image);
ir_gray = rgb2gray(ir_image);

% 将红外图像灰度图像拉伸至与可见光灰度图像相同的范围
ir_stretched = imadjust(ir_gray, stretchlim(ir_gray), []);

% 将可见光和红外图像灰度图像进行融合
fused_image = imfuse(visible_gray, ir_stretched, 'blend');

% 显示融合后的图像
imshow(fused_image);

这个代码片段首先读取可见光和红外图像，然后将它们转换为灰度图像。接下来，使用 `imadjust` 函数将红外图像灰度图像拉伸到与可见光灰度图像相同的范围。最后，使用 `imfuse` 函数将可见光和红外图像灰度图像进行融合，最终结果被存储在 `fused_image` 变量中，并在屏幕上显示。

实现可见光/微光、红外图像基于RGB颜色模型彩色融合matlab代码，且可见光的图像名为＂可见光.jpg"，红外图像的图像名为＂红外.jpg"。将可见光图像和红外图像转化为灰度图像的函数为im2gray，并在代码开头加上clc；clear；并最终需要输出伪彩色结果图

以下是基于RGB颜色模型的彩色融合matlab代码，实现可见光/微光、红外图像的融合：

clc;
clear;

% 读取可见光和红外图像
vis_img = imread('可见光.jpg');
ir_img = imread('红外.jpg');

% 转换为灰度图像
vis_gray = im2gray(vis_img);
ir_gray = im2gray(ir_img);

% 对红外图像进行直方图均衡化
ir_eq = histeq(ir_gray);

% 归一化可见光和红外图像
vis_norm = double(vis_gray) / double(max(max(vis_gray)));
ir_norm = double(ir_eq) / double(max(max(ir_eq)));

% 彩色融合
fused_img = zeros(size(vis_img));
fused_img(:, :, 1) = vis_norm;
fused_img(:, :, 2) = (vis_norm + ir_norm) / 2;
fused_img(:, :, 3) = ir_norm;

% 显示伪彩色结果图
imshow(fused_img);

注意，由于红外图像的灰度值范围比较窄，为了增加对比度，代码中对红外图像进行了直方图均衡化处理。可以根据实际需要进行调整。